A new convolution algorithm for loss probability analysis in multiservice networks

Effectiveness analysis of resource usage of multiservice information and telecommunication network

“…Однако в реальной информа-ционно-телекоммуникационной сети (ИТС) обеспечить необходимое время реакции достаточно сложно из-за высокой интенсивности и разнообразия потоков данных, необходимости проведения поиска данных в хранилищах и базах данных большой размерности, сложного взаимо-действия распределенных приложений, ограниченной скорости линий связи, замедления скорости взаимодей-ствия в шлюзах, которые согласовывают неоднородные компоненты разных подсетей ИТС [1].…”

“…Стабільність параметрів виробів в даному випадку ба-гато в чому визначається тимчасовим дрейфом опору тонкоплівкових резисторів, що входять в конструкції мікросхем. Для з'ясування причин зміни властивостей тонкоплівкових резисторів представляють інтерес дослі-дження процесів, що відбуваються в них з часом [1].…”

Loss Performance Modeling for Hierarchical Heterogeneous Wireless Networks With Speed-Sensitive Call Admission Control

“…In the case of multiservice sharing in a network with no bandwidth reservation, the call blocking probabilities can be derived from a product-form solution of the multiservice link occupancy distribution obtained by Kaufman-Roberts' recursion [25], [26] or the convolution algorithm [27]. Such a product-form solution is not obtainable in multiservice networks with bandwidth reservation, where the reversibility of the system state transition process is disrupted by bandwidth reservation [28]. For a completely shared multiservice link, the link occupancy distribution is derived from a unique state space.…”

“…composite state spaces. The weight for a given composite state space is determined by the offered traffic load proportion from each service class in the link at the given composite state [28]. That is, the weight reflects the impact of a given composite state space on the final link occupancy distribution.…”

“…The accuracy of the PCA approximation is verified by extensive comparisons with the exact solutions from the multi-dimensional Markov chain. More details of the PCA are presented in [28].…”